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// 运用所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制 。 
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// 实现 LRUCache 类： 
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// LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 
// void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上
//限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。 
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// 示例： 
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//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
//
//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 
//
// 
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// 提示： 
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// 1 <= capacity <= 3000 
// 0 <= key <= 10000 
// 0 <= value <= 105 
// 最多调用 2 * 105 次 get 和 put 
// 
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// 
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// 进阶：是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？ 
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// 注意：本题与主站 146 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/ 
// Related Topics 设计 哈希表 链表 双向链表 
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package leetcode.editor.cn;

import org.omg.Messaging.SYNC_WITH_TRANSPORT;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
  * 题目Id：剑指 Offer II 031
  * 题目：最近最少使用缓存
  * 日期：2021-08-24 13:38:27
*/
public class OrIXps {
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache solution = new OrIXps().new LRUCache(2);
        solution.put(1,1);
        solution.put(2,2);
        solution.put(3,3);
        System.out.println(solution.get(1));
        System.out.println(solution.get(2));
        solution.put(4,4);
        System.out.println(solution.get(3));
    }
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)

class LRUCache {

     private Map<Integer,Node> map;
     private Node cache;
     private int size=0;
     private final int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        map=new HashMap<>(capacity);
        this.capacity=capacity;
    }
    
    public int get(int key) {
       if (map.containsKey(key)){
           Node n = map.get(key);
           //两边节点都不为空 链表中间
           if (n.next!=null&&n.pre!=null){
               n.pre.next=n.next;
               n.next.pre=n.pre;
               this.cache.pre=n;
               n.next=this.cache;
               this.cache=n;
           }   //pre不为空 next为空 链表尾端
           else if (n.pre!=null){
               n.pre.next=null;
               this.cache.pre=n;
               n.pre=null;
               n.next=this.cache;
               this.cache=n;
           } //链表头节点 已经是最新
           System.out.println(this.cache);
           return n.value;
       }
       return -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (capacity<1){
            return;
        }
        Node node = new Node(key, value, null, null);
        //如果存在 链表删除
        if (size<capacity){
            size++;
            //超出 remove 最后使用的
            if (this.cache==null){
                this.cache=node;
            }else {
                //插入到头节点
                node.next=this.cache;
                this.cache.pre=node;
                this.cache=node;
            }
        }else {
            if (map.containsKey(key)){
                Node n = map.get(key);
                if (n.next!=null&&n.pre!=null){
                    n.pre.next=n.next;
                    n.next.pre=n.pre;
                }else if (n.next!=null){
                    n.next.pre=null;
                }else if (n.pre!=null){
                    n.pre.next=null;
                }
                map.remove(key);
                //从不存在 size++
            }else {
                this.cache.pre=node;
                node.next=this.cache;
                this.cache=node;
                Node temp =this.cache;
                while (temp.next!=null){
                    temp=temp.next;
                }
                temp.pre.next=null;
                map.remove(temp.key);
            }
        }
        System.out.println(this.cache);
        map.put(key,node);
    }
    class Node{
        int key,value;
        Node pre,next;
        public Node(int key, int value, Node pre, Node next) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.pre = pre;
            this.next = next;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "Node{" +
                    "key=" + key +
                    ", value=" + value +
                    ", next=" + next +
                    '}';
        }
    }

}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}    
